Sự kiện thu hút hơn 120 đại biểu, trong đó có 25 chuyên gia quốc tế đến từ nhiều trường đại học và viện nghiên cứu trên thế giới.
Giáo sư, Tiến sĩ Phạm Quốc Hùng, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Nha Trang phát biểu khai mạc Hội thảo.
Với chủ đề “Advances in Big Data, AI, and Intelligent Systems” (Những tiến bộ trong Dữ liệu lớn, AI và Hệ thống thông minh), hội thảo tập trung chia sẻ các kết quả nghiên cứu mới trong khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo (AI) và hệ thống thông minh, đồng thời mở rộng mạng lưới hợp tác học thuật toàn cầu.
Phát biểu khai mạc, Giáo sư, Tiến sĩ Phạm Quốc Hùng, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Nha Trang, cho biết chủ đề của BigDIA 2025 có ý nghĩa trong bối cảnh thế giới đẩy mạnh chuyển đổi số và ứng dụng AI. Hội thảo là diễn đàn chia sẻ tri thức, hướng tới định hình tương lai của trí tuệ dựa trên dữ liệu, một nền trí tuệ đáng tin cậy, gắn với chuyển đổi số có trách nhiệm và hợp tác liên ngành vì lợi ích xã hội.
Theo Giáo sư, Tiến sĩ Phạm Quốc Hùng, với thế mạnh truyền thống về khoa học biển, thủy sản, kỹ thuật và du lịch, Trường Đại học Nha Trang đang đẩy mạnh ứng dụng AI, khoa học dữ liệu và công nghệ biển thông minh, góp phần kết nối nền tảng nghiên cứu truyền thống với xu thế chuyển đổi số tại Việt Nam và khu vực ASEAN.
Hội thảo gồm 5 phiên chuyên đề, trong đó có 4 phiên trực tuyến và 1 phiên trực tiếp tại Trường Đại học Nha Trang. Các đại biểu thảo luận về thách thức và xu hướng mới trong thu thập, xử lý, tích hợp và trực quan hóa dữ liệu lớn phục vụ khoa học, kinh doanh và hoạch định chính sách. Nhiều chủ đề hiện đại được đề cập như phân tích dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, học máy, hệ thống thông tin thông minh và ứng dụng dữ liệu lớn trong quản trị, giáo dục, y tế, kinh tế biển.
Trong bài tham luận “Từ Trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy đến Trí tuệ nhân tạo có đạo đức”, chuyên gia Xin Yao (Đại học Lĩnh Nam, Đặc khu Hành chính Hồng Kông, Trung Quốc) khẳng định độ tin cậy là yếu tố then chốt trong phát triển và ứng dụng AI, nhất là trong các bối cảnh thực tiễn. Theo ông, không thể triển khai AI trong đời sống nếu hệ thống thiếu độ tin cậy.
Khái niệm “độ tin cậy” hiện chưa có định nghĩa thống nhất trong giới nghiên cứu. Ông Xin Yao cho biết đa số nhà khoa học đồng thuận rằng AI đáng tin cậy cần bảo đảm độ chính xác, ổn định, an toàn, bảo mật, công bằng, minh bạch và khả năng kiểm soát. Ông cũng nêu mối liên hệ giữa độ tin cậy và đạo đức AI, đặc biệt ở các khía cạnh tính công bằng và khả năng giải thích của mô hình học máy.
Quang cảnh Hội thảo.
Chuyên gia đề xuất phương pháp học tiến hóa đa mục tiêu như một hướng tiếp cận nhằm nâng cao độ tin cậy và tính công bằng của mô hình AI; đồng thời phân tích các vấn đề nền tảng còn tồn tại trong nghiên cứu về khả năng giải thích của AI, hướng tới xây dựng hệ thống vừa đáng tin cậy vừa tuân thủ chuẩn mực đạo đức.
Ở chủ đề “Tích hợp ngữ nghĩa bản thể học với các hệ thống thông minh: Hướng tới các giải pháp có thể diễn giải và mở rộng trong phân tích y tế, mạng lưới và cộng tác”, Tiến sĩ Phạm Thị Thu Thúy (Trường Đại học Nha Trang) cho rằng, trong thời đại dữ liệu bùng nổ, AI, học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning) ngày càng đóng vai trò trong hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực. Tuy nhiên, nhiều hệ thống AI hiện vận hành như “hộp đen”, hạn chế khả năng diễn giải và thích ứng. Ứng dụng ngữ nghĩa học bản thể với tri thức có cấu trúc và lập luận theo miền chuyên biệt là hướng đi khả thi để khắc phục hạn chế này.
Tiến sĩ Phạm Thị Thu Thúy trình bày các khuôn khổ dự đoán tăng cường cho bệnh tiểu đường và ung thư vú, kết hợp thuật toán phát hiện cộng đồng cải tiến theo từng miền cụ thể. Các mô hình đạt độ chính xác tới 99%, đồng thời cung cấp khả năng giải thích ngữ nghĩa thông qua các quy tắc và lập luận, góp phần nâng cao tính minh bạch trong ứng dụng lâm sàng. Mức độ minh bạch này đặc biệt quan trọng đối với hệ thống hỗ trợ quyết định y tế, giúp bác sĩ và nhà hoạch định chính sách tin tưởng hơn vào dự đoán do AI hỗ trợ.
Hội thảo Quốc tế về Dữ liệu lớn và Phân tích thông tin (BigDIA) được tổ chức từ năm 2015, đã lần lượt diễn ra tại nhiều quốc gia như Trung Quốc, Canada, Hoa Kỳ và Thái Lan, trở thành diễn đàn quy tụ các nhà khoa học, chuyên gia và doanh nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Sự kiện lần này đồng thời là cơ hội để Trường Đại học Nha Trang khẳng định vai trò trung tâm nghiên cứu và kết nối học thuật trong lĩnh vực dữ liệu lớn và AI. Thông qua BigDIA 2025, nhà trường góp phần quảng bá hình ảnh, mở rộng hợp tác nghiên cứu và tạo cơ hội trao đổi học thuật cho giảng viên, nghiên cứu sinh và sinh viên với các đối tác quốc tế.